流水线 深度 逻辑 模型

有了下文的梳理后 redis 启动流程 再来解析redis 在单线程模式下解析并处理客户端发来的命令 1. 当 client fd 可读时，会回调readQueryFromClient函数 void readQueryFromClient(connection *conn) { client *c ......

概述 随机森林（Random Forest）是一种集成学习（Ensemble Learning）方法，通过构建多个决策树并汇总其预测结果来完成分类或回归任务。每棵决策树的构建过程中都引入了随机性，包括数据采样和特征选择的随机性。 随机森林的基本原理可以概括如下： 随机抽样训练集：随机森林通过有放回抽 ......

Problem 考察算法：后缀表达式计算、建表达式树、\(DFS\)。 题目简述 给你一个中缀表达式，其中只有 \(\&\) 和 \(\mid\) 两种运算。 求：\(\&\) 和 \(\mid\) 运算中的“最短路”次数各出现了多少次。 最短路的定义为： 在 \(a\) \(\&\) \(b\) ......

提供LoRA微调和全量参数微调代码，训练数据为data/train_sft.csv，验证数据为data/dev_sft.csv，数据格式为"<s>Human: "+问题+"\n</s><s>Assistant: "+答案。本文主要介绍Llama-2-7b模型LoRA微调以及4bit量化的实践过程。 ......

嵌入式深度学习引论 博主序 这一系列博客，是以Bert Moons的《Embedded Deep Learning》为蓝本进行翻译得到的。考虑到中文互联网上资源较少，才决定写成公开博客发布至互联网的。 此系列博客选择性地做了一些翻译和梳理的工作。书中涉及的部分实例可能不会被摘录，过于基础的内容也会被 ......

Pytorch环境深度学习环境 1、安装minicoda 下载地址：Miniconda — miniconda documentation 设置环境变量： 安装路径\Miniconda3 安装路径\Miniconda3\Scripts 安装路径\Miniconda3\Library\bin 测试：打 ......

近期看到了一篇用CLIP在我这个方向应用的文章，所以玩了一下CLIP，感觉效果还是很好的。 首先，github上的zero-shot代码 import os import clip import torch from torchvision.datasets import CIFAR100 # Lo ......

一、前言 llama2作为目前最优秀的的开源大模型，相较于chatGPT，llama2占用的资源更少，推理过程更快，本文将借助llama.cpp工具在ubuntu(x86\ARM64）平台上搭建纯CPU运行的中文LLAMA2中文模型。 二、准备工作 1、一个Ubuntu环境（本教程基于Ubuntu2 ......

from pixiv 多层感知机原理 隐藏层 严格一点来讲：我们需要隐藏层是因为线性是一个很强的假设，线性模型在有些情况会不适用或者出错。 一个形象的例子： 就如同上面图片中展示的XOR问题,如果我们现在想要将绿和红球分开，如果只用一条"线性"，我们会发现我们是做不到的，起码要两条及以上的"线性" ......

前言 吞吐量上不去有可能是内存背锅！无需修改模型架构，减少内存浪费就能提高吞吐量！ 本文转载自新智元 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 【CV技术指南】CV ......

【一】自定义响应模型 【1】定义视图函数 from fastapi import APIRouter from pydantic import BaseModel, EmailStr from typing import Optional app04 = APIRouter() ### 响应模型 # ......

在Go语言中，结构体是核心的数据组织工具，提供了灵活的手段来处理复杂数据。本文深入探讨了结构体的定义、类型、字面量表示和使用方法，旨在为读者呈现Go结构体的全面视角。通过结构体，开发者可以实现更加模块化、高效的代码设计。这篇文章旨在为您提供关于结构体的深入理解，助您更好地利用Go语言的强大功能。 关 ......

Atom-7B与Llama2间的关系：Atom-7B是基于Llama2进行中文预训练的开源大模型。为什么叫原子呢？因为原子生万物，Llama中文社区希望原子大模型未来可以成为构建AI世界的基础单位。目前社区发布了6个模型，如下所示： FlagAlpha/Atom-7B FlagAlpha/Llama ......

因为原生LLaMA对中文的支持很弱，一个中文汉子往往被切分成多个token，因此需要对其进行中文词表扩展。思路通常是在中文语料库上训练一个中文tokenizer模型，然后将中文tokenizer与LLaMA原生tokenizer进行合并，最终得到一个扩展后的tokenizer模型。国内Chinese ......

使用Cesium加载数据量大、精度高的三维模型数据经常在运行一段时间后，会报如下错误： An error occurred while rendering.Rendering has stopped. TypeError：Failed to execute 'shaderSource' on 'We ......

TIM1 TIM8两个高级定时器，设置TIM2为启动计数触发源，触发时钟同步，并且设置上，两者错开相。核心思路是错开电流采样和处理的时刻 1 /* disable main TIM counter to ensure 2 * a synchronous start by TIM2 trigger * ......

深度学习在图像识别领域的应用非常广泛，除了之前提到的图像分类、目标检测、语义分割和图像生成，还有其他一些应用。 图像超分辨率重建：深度学习技术可以用于提高图像的分辨率，例如通过使用生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）等技术，可以将低分辨率的图像转换为高分辨率的图像，从而提高了图像的清晰度和 ......

【PPO算法介绍】 PPO（Proximal Policy Optimization）是一种强化学习算法，它的目标是找到一个策略，使得根据这个策略采取行动可以获得最大的累积奖励。PPO的主要思想是在更新策略时，尽量让新策略不要偏离旧策略太远。这是通过在目标函数中添加一个额外的项来实现的，这个额外的项 ......

麻省理工学院和香港中文大学推出了LongLoRA，这是一种革命性的微调方法，可以在不需要大量计算资源的情况下提高大量预训练语言模型的上下文能力。 LongLoRA是一种新方法，它使改进大型语言计算机程序变得更容易，成本更低。训练LLM往往需要大量信息和花费大量的时间和计算机能力。使用大量数据(上下文 ......

命题表达式 命题语言的字符集由和变量和命题运算符构成，由于 \(\land, \lor, \leftrightarrow\) 都能用 \(\lnot, \to\) 代替，故定义符号表： \[\Sigma := \{ (, ), \lnot, \to, A_n | n \in \mathbb N \} ......

QStandardItemModel 类作为标准模型，主打“类型通用”，前一篇水文中，老周还没提到树形结构的列表，本篇咱们就好好探讨一下这货。 还是老办法，咱们先做示例，然后再聊知识点。下面这个例子，使用 QTreeView 组件来显示数据，使用的列表模型比较简单，只有一列。 #include <Q ......

同任何事物一样，一个软件产品或软件系统也要经历孕育、诞生、成长、成熟、衰亡等阶段，一般称为软件生命周期。根据GB8566-88（《软件工程国家标准——计算机软件开发规范》），可以将软件生命周期概括为 6个阶段：可行性研究、需求分析、设计、实现、测试和维护。 1、可行性研究阶段 此阶段是软件开发方与需 ......

一、WSACreateEvent函数 WSACreateEvent函数是Windows套接字API中的一部分，它用于创建套接字事件对象，以便在套接字操作上等待事件发生。这个函数通常与异步套接字操作一起使用，以允许应用程序异步地等待套接字事件的发生，而不需要阻塞线程。 函数原型： WSAEVENT W ......

你可以在任意的_路径操作_中使用 response_model 参数来声明用于响应的模型： @app.get() @app.post() @app.put() @app.delete() from typing import Any, List, Union from fastapi import ......

QRes v1.1是由Anders Kjersem开发的一个工具，用于在Windows上更改分辨率。它提供了一些命令行选项来控制分辨率、颜色深度和刷新率等参数。 协助用户更改桌面分辨率，颜色深度和刷新率。具有命令行工具，无需启动GUI界面即可更改所有这些设置。显示使用情况信息并自动将配置保存在注册表 ......

昨天大失眠现在很困还要等待零点填系统。这段时间过得多少有点惊心动魄，记录一下。 目录1 个人情况2 预推免2.1 信工所二室预推免2.2 同济预推免机试+笔试3 最终去向 1 个人情况 学校：同济大学 专业：信息安全 排名：9/39，基本压在保研线上 英语：四六级都是620左右 科研：一段外校实习（ ......

1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022A 3.算法理论概述 语音合成是计算机生成自然人类语音的过程，广泛应用于语音助手、语音导航、无障碍通信等领域。基于Mel频率倒谱系数（Mel-frequency cepstral coefficients，MFCC）特征提取和隐马尔可 ......

OpenAI ChatGPT出来后，热闹了好一阵子！ 先是一波大厂闭源PK。然后Meta不按套路出牌，直接放出来开源的Llama1-2 后来就百花齐放了。 但是外国的模型默认情况下中文支持都不好。 另外很多开源模型，最简单的对话都一塌糊涂。 今天来玩一个不错的中文开源模型。 先来简单看下本地运行的效 ......

Harbor的逻辑备份与学习 背景 一直想处理一下一个有网络冲突的Harbor镜像服务器 但是因为网络层自己水平一直是不是非常自信 加上Harbor容器使用的compose的玩法, 自己不敢直接处理. 所以想着至少能够备份一下Harbor仓库内的镜像. 冷备方式不用说了, 想着处理一下逻辑备份. 正 ......

层与块 块是由若干个层组成, 在编程中我们一般用类表示块, 一般我们通过实例化nn.Sequential()来构建模型, 而有时我们需要自定义块; class MLP(nn.Module): # 用模型参数声明层。这里，我们声明两个全连接的层 def __init__(self): # 调用MLP的 ......